數(shù)據(jù)點的提取與擬合.pdf

1、經(jīng)過近20年的研究，基于計算機輔助設計的實物逆向工程技術在機械產(chǎn)品開發(fā)中取得了廣泛的應用，但逆向工程技術仍處在發(fā)展之中，許多問題有待解決。數(shù)據(jù)點的提取和擬合是逆向工程里最關鍵的技術之一，數(shù)據(jù)提取和擬合的效果直接影響著機械產(chǎn)品的造型。 在機械產(chǎn)品中，只由一張曲面構成的情況不多，產(chǎn)品外形曲面往往由多張曲面混合而成。只按照一張曲面去重構其數(shù)學模型很難保證其模型精度，于是，在曲線曲面擬合之前還要進行的工作是數(shù)據(jù)提取。數(shù)據(jù)提取是將測量數(shù)據(jù)

2、分類轉變成為造型數(shù)據(jù)，方法是根據(jù)每一個自然曲面，將測量點分割同時并能夠決定每一個點集屬于哪一種曲面。本文使用最小子集定義一個二次曲面，將二次曲面的提取等同于尋找目標函數(shù)的最優(yōu)值，并使用模擬退火遺傳算法將規(guī)則二次曲面從測量數(shù)據(jù)中分離出來。該方法的優(yōu)點是概念簡單、實現(xiàn)容易且不依賴于曲面的分割結果。對試驗結果的分析表明，該方法在二次曲面的提取速度方面比遺傳算法要高。 由給定的空間數(shù)據(jù)點集構造B樣條曲線曲面是CAGD中一個重要的研究課題

3、，常用的逼近方法實質上是基于“經(jīng)驗風險”意義下的最小二乘逼近。本文討論了基于“結構風險”意義下用最小二乘支持向量回歸機整體構造B樣條曲線曲面的逼近問題，其出發(fā)點是最小化結構風險，而不是傳統(tǒng)學習的經(jīng)驗風險最小化，從而在理論上保證了較好的推廣能力，能夠實現(xiàn)對原始曲線曲面的逼近而不僅僅是對測量數(shù)據(jù)點的逼近。本文建立了B樣條曲線曲面擬合的數(shù)學模型，并構造了一種特殊的核函數(shù)來保證曲面的B樣條表示形式。本方法為逆向工程中曲線曲面的擬合問題提供了新思